• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.530-547
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• 2018

본 연구는 사회 경제적 여건의 변화에 따라 급변하는 의료환경 속에서 중소병의원의 개원 및 운영과 관련하여 고객입장에서 입지환경의 중요성에 주목하고 입지 및 교통, 입주건물의 매력도와 고객만족도 간의 관련성을 분석한 실증연구이다. 내원환자 350여명에 대해 2017년 7월부터 8월까지 약 40일간 설문조사를 수행하고 회수된 343부중 결측치 8부를 제외한 335부에 대해 SPSS와 AMOS 통계패키지를 활용하여 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 건물매력도가 고객만족도에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 둘째, 교통인프라가 고객만족도에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 기각되었다. 셋째, 건물매력도가 입지시장성에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 넷째, 교통인프라가 입지시장성에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 다섯째, 입지시장성이 고객만족도에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 여섯째, 건물매력도와 고객만족도 간의 관계를 입지시장성이 매개할 것이라는 가설은 부분매개역할이 있음이 확인되어 채택되었다. 일곱째, 교통인프라와 고객만족도 간의 관계를 입지시장성이 매개할 것이라는 가설은 완전매개역할이 있음이 확인되어 채택되었다. 본 연구는 서울지역의 중소병의원만을 대상으로 하고 있어서 지방 중소병의원의 입지 및 교통인프라, 건물매력도에 대한 환자들의 인식까지 아우르지 못하고 있다. 또한 병의원의 매출, 순이익 등 재무적 경영성과에 대한 객관적 자료 대신 고객만족도라는 환자들의 인식만을 분석대상으로 하고 있다는 한계를 가지고 있다. 본 연구의 결과는 향후 의료서비스 시설의 입지선정을 위한 기초를 제공하는데 응용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 한국습지학회지
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• 제7권4호
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• pp.97-107
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• 2005

분포형 모형이 개발되어 지면서 이러한 유역의 공간적인 특성을 고려한 정확한 강우 자료와 조밀한 계측망의 요구는 더욱 커지고 있다. 그러나 현실적으로 조밀한 계측망에 의해 측정된 정확한 강우 자료를 얻기는 쉽지 않다. 일반적으로 강우관측소가 적정 밀도를 가지고 유역을 대표 하도록 설치되어 있으나 부족한 실정이고, 설치되어 있더라도 강우의 시 공간적 변동성을 반영하기가 쉽지 않다. 또한 여러 가지 이유로 결측이 되는 경우도 있다. 강우는 측정된 점 관측 자료를 이용해 유역의 평균 강우분포를 추정하게 된다. 따라서 결측 강우자료는 시간의 연속성 측면에서 그 보정이 반드시 필요하며 보정 후 강우자료의 공간적 분포를 산정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 결측 강우량의 보정을 위하여 퍼지-유전자 알고리즘을 이용하였는데 이 방법을 기존의 방법 즉, 산술평균법, 역거리법, 년정상강우량법, 거리-고도비율법과 비교하였다. 보정결과 기존의 방법은 실측의 70~80%의 정확도를 보였으나 퍼지-유전자 알고리즘은 90%정도의 정확도를 보였다. 특히, 민감도 분석 결과를 바탕으로 수평거리와 고도차에 대한 적정 차수를 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1111-1120
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• 2005

협력적 여과 시스템에서 대부분의 사용자들은 모든 아이템에 대하여 선호도를 평가하지 않으므로 인하여 사용자~아이템 행렬은 희박성을 나타내며, 또한 사용자가 평가하지 않은 아이템으로부터 결측치가 발생한다. 일반적인 결측치 예측 방법은 특정 대상의 사용자가 평가하지 않은 결측치를 이 사용자와 비슷한 흥미를 갖는 사용자들의 평가값을 기반으로 예측하나, 기본 평가값 예측 방법은 사용자-아이템 렬의 결측치를 특정 사용자가 아닌 전체 사용자에 대하여 예측한다. 기본 평가값 예측 방법 중 가장 많이 사용되는 방법은 아이템 평균이나 사용자 평균을 이용한 방법이다. 그러나 이 방법은 아이템이나 사용자의 특성, 또한 데이타 집합의 분포 특성을 전혀 고려하지 않는다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이타 집합에 나타난 사용자의 변동 계수를 이용하는 기본 평가값 예측방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수식을 이용하여 자동적으로 사용자 변동 계수의 임계값을 선택하고, 그 임계값에 따라 사용자 평균에서 아이템 평균으로 전환하여 사용자들의 결측치에 대한 기본 평가값을 결정한다. 그러나 사용자 변동 계수들의 분포 정보로 인하여 사용자 변동 계수와 임계갈이 항상 일정한 관계를 유지하는 것이 아니므로, 제안된 방법에서는 임계값을 선택하기 위하여 사용자 변동 계수의 평균과 변동 계수의 분포 정보를 병합한다. 제안된 방법은 사용자가 영화에 대하여 평가한 MovieLens 데이타 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 기본 평가값 예측 방법보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권4호
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• pp.245-255
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• 2015

고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국사회복지학
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• 제52권
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• pp.5-32
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• 2003

본 연구의 목적은 국민기초생활보장법의 조건부수급자 가운데 취업 및 창업 등의 경제적 자활로의 진입에 성공한 대상자들의 특성은 무엇이고, 경제적 자활로의 진입여부와 경제적 자활 진입까지의 기대자활사업기간에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 2001년 1월부터 12월까지 서울지역 고용안정센타의 자활지원사업에 의뢰된 2,508개의 사례 중 실질적으로 자활지원사업에 참여한 총 917명을 대상으로 로지스틱 회귀분석과 생존분석을 실시하였다. 그리고 원자료의 결측치 문제를 해결하기 위해 multiple imputation 방법을 사용하였다. 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 자활지원사업에 참여한 취업대상자 가운데 경제적 자활로의 진입에 성공한 대상자는 전체 대상자의 43.8%에 불과하여, 자활지원사업의 참여에 따른 인센티브를 강화할 필요성이 제기되고 있다. 둘째, 취업대상자의 경제적 자활로의 진입여부와 기대기간에는 그들의 건강상태와 심리적인 측면의 자활의지가 중요한 변수인 것으로 밝혀졌다. 따라서 조건부수급자들의 경제적 자활로의 이행을 성공적으로 지원하기 위해서는 그들의 인적자본 수준을 증진시키기 위한 노력도 중요하지만, 대상자들의 건강상태를 개선하거나 지속시킬 수 있는 프로그램을 개발하고 제공하여야 할 것이며, 상담사업이나 사례관리를 통해 그들의 취업욕구를 증진시키거나 유지시키기 위한 노력도 절실하게 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제3권3호
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• pp.89-123
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• 2008

본 연구에서는 정규직과 비정규직간 차별적 처우에 대한 실태를 조사 및 분석한 후 차별적 처우가 근로자의 직무만족과 조직몰입에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보는 연구이다. 서울지역 유통업체에 종사하는 정규 비정규 근로자를 대상으로 직접 또는 우편을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 총 400부의 설문지플 배포하여 회수된 195부의 설문지(결측치 제외)가 본 연구의 분석에 사용되었으며, SPSS 12.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과는 첫째, '고용형태(정규직 비정규직)에 따라 직무만족 조직몰입에 차이가 있을 것이다.'에서는 직무만족 조직몰입 중에서 고용형태에 따라 차이를 보인 요인은 인간관계 만족도와 규범적 몰입도로 비정규직의 만족도가 낮게 나타난 반면 직무환경만족도, 직무내용만족도, 인사정책만족도, 지속적 몰입도, 정서적 몰입 도는 정규직과 비정규직 간에 별 다른 차이가 없는 것으로 나타났다. 둘째, '고용환경요인(소득, 고용안정성, 근로조건, 기업복지)이 진무만족 조직몰입에 유의한 영향을 미칠 것이다.'에서는 정규직과 비정규직의 모든 고용형태에서 지속적 몰입 도를 높이기 위해서는 기업복지, 소득 등이 향상되어야 하며, 정서적 몰입 도를 향상시키기 위해서는 기업복지, 고용안정성의 상향개선이 필요하다고 나타났다. 마지막으로 규범적 몰입도 향상을 위해서는 기업복지, 소득, 근로조건, 고용안정성의 모든 요인의 향상이 필요하다고 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권11호
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• pp.929-938
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• 2020

본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.47-63
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• 2021

최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.